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星系簇的心脏
我们用TNG-Cluster（一种新的宇宙磁性水力动力学仿真）分析了气态内培养基（ICM）的物理特性。我们的样本包含352个模拟簇，跨越晕质量范围为10 14我们专注于将簇分类为冷核（CC）和非冷核（NCC）种群的分类，z = 0群集中央ICM属性的分布以及CC群集群体的红移演化。我们分析了熵，温度，电子数密度和压力的分析结构和径向纤维。为了区分CC和NCC簇，我们考虑了几个标准：中央冷却时间，中央熵，中央密度，X射线浓度参数和密度较高的斜率。根据TNG群集，没有先验群集的选择，这些属性的分布是单峰的，因此CCS和NCCS代表了两个极端。在z = 0的整个TNG群集样品中，基于中央冷却时间，强的CC分数为F SCC = 24％，而F wcc = 60％，弱和NCCS分别为16％。然而，尽管趋势的幅度级甚至方向随定义而变化，但CC的比例在很大程度上取决于光环质量和红移。TNG群集中模拟的高质量簇的丰富统计数据使我们能够匹配观测样本并与数据进行比较。tng群集可以用作实验室，以研究因合并，AGN反馈和其他物理过程而引起的群集核心的演变和转换。Z = 0到Z = 2的CC分数与观测值以及热力学量的径向纤维夹在全球范围内以及分配为CC与NCC Halos时。
有机薄膜中碘的溅射深度分析
将簇离子加速到一个离子柱中，该柱包含WIEN滤波器，栅极阀（用于在维护过程中与仪器隔离），弯曲以去除中性，扫描板和最终焦点镜头。Wien过滤器可以为小簇选择单个簇大小；对于较大的群集，梁组成的质量分布围绕标称群集大小。群集的大小是重要的参数，可以通过调整源条件在较大范围内调节。
基本体系结构框架网络层
网络组织层次结构实现能效，稳定性和可扩展性。不同节点的不同“角色”（例如，群集头与群集成员）。主要是异质网络应用层次路由协议，其中某些节点比其他节点更优先和强大。具有较高剩余能量的节点将聚集。集群头负责协调集群中的活动，并在集群之间转发信息•群集方案更节能，更容易管理。示例是：
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摘要在现场进行了一个实验，以根据D 2统计数据的29个定量性状来评估水稻种质的现有变异性。整个种质被分为5个簇，其中群集III和群集II之间记录了最高的群间距离。群集I显示出发芽率，植物高度，圆锥体重，尖峰生育能力，根长，总氮，粗蛋白，谷物N％，nute，Nute，100粒度和谷物产量的最高平均值。已经发现，群集II在几天至50％开花的天数，成熟天数，植物圆锥体，干重的天数，耳朵干tiller的数量，收获指数，叶绿素A和植物III的谷物产量和谷物III显示最高的平均值的最高平均值，淀粉干重，淀粉蛋白酶含量，PNUE，生物学产量和NHI。群集IV记录了圆锥花长度，叶绿素B和总叶绿素的最高平均值，而群集V的旗帜叶长度，旗叶宽度和旗帜叶面积的最高平均值。主成分分析显示，PC 1（18.2％）和PC 2（16.2％）贡献的基因型中总变异性为34.4％。叶绿素A和总叶绿素（7.41％）对观察到的多样性贡献了最大值。thupfu lha和cluster i的thupfu lha和rcm和群集III的Tap Youli具有理想的特征，即，谷物n％，pnue，pnue，nute，by和nhi，可以选择进行交叉。因此，建议同时选择这些特征，以改善水稻育种计划。关键字：D 2统计，欧几里得距离，遗传差异，主成分分析，贡献％。
OpenShift容器平台4.14与基于代理的安装程序
控制平面主机之一在启动过程开始时运行辅助服务，并最终成为引导程序主机。此节点称为Rendezvous主机（节点0）。辅助服务确保所有主机都满足要求并触发OpenShift容器平台群集部署。所有节点都具有写入磁盘的Red Hat Enterprise Linux CoreOS（RHCOS）图像。非引导节点重新启动并启动集群部署。重新启动节点后，会合主机重新启动并加入群集。引导程序已完成，并且部署了群集。
单细胞RNA测序揭示了在软骨诱导下脂肪组织衍生的间充质干细胞的异质性
这项研究研究了使用基于液滴的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）对脂肪组织衍生的间质 - 干细胞（AT-MSC）如何应对软骨诱导的反应。我们分析了来自对照细胞和细胞的37,219个高质量的转录本，诱导了1周（1W）和2周（2W）。四个不同的细胞簇（0-3），无法通过批量分析，有变化的比例来检测。群集1在对照和1W细胞中占主导地位，而簇（3、2和0）分别在对照，1W和2W细胞中占主导地位。此外，出现的簇中的杂素软骨标志物表达。基因本体论（GO）对关键生物逻辑过程中销售的群集特异性变化（BP）的差异基因的富集分析：（1）群集1表现出与核糖体生物发生和转化性控制有关的GO-BP术语的上调，对维持干细胞和家居特性和家用稳定的术语至关重要。 （2）此外，群集1显示了与线粒体氧化代谢相关的GO-BP项上调； （3）群集3显示了与细胞增殖有关的GO-BP项的上调； （4）簇0和2显示了与胶原原纤维组织和超分子纤维组织相关的GO-BP术语的类似上调。但是，只有群集0显示出与核糖体产生有关的GO-BP项显着下降，这意味着核糖体调节与AT-MSC的分化阶段之间存在潜在的相关性。总的来说，我们的发现突出了异质细胞簇，在增殖和分化之间具有不同的平衡，
附件PCI PMI列表.pdf-能源 - 欧洲委员会
•一个潜在竞争的PCI/PMI群集定义为“群集X，包括以下一个或多个PCI：”。这样的群集反映了围绕整个国家边界的瓶颈程度的不确定性。在这种情况下，并非必须实现集群中包含的所有PCI/PMI。将要确定是否要实施一个，几个或全部PCI/PMI，但要遵守必要的计划，许可和监管批准。应在随后的PCIS/PMIS识别过程中重新评估PCI/PMI的需求，包括有关容量需求；和
EROSITA最终赤道深度调查（EFEDS）
我们已经开发了基于神经网络的管道，以直接从X射线中的光子信息中直接从已知的红移来估计星系簇的质量。我们的神经网络是使用对eRosita观察的模拟的监督学习进行了培训的，重点是最终的赤道深度调查（EFEDS）。我们使用了已修改的卷积神经网络，以包括有关集群的其他信息，尤其是其红移。与现有作品相比，我们利用了包括背景和点源的模拟来开发一种直接适用于延长质量范围的观察性吞噬数据的工具 - 从组尺寸的光环到质量的大量群集到10 13 m 使用这种方法，我们能够在第一次提供来自Spectrum-Roentgen-Gamma / Erosita观察的观察到的EFEDS群集样品的神经网络质量估计，并且我们发现具有弱慢量校准质量的一致性。 在此测量中，我们没有使用弱效率信息，并且仅使用了以前的群集质量信息，该信息用于校准模拟中的群集特性。 与模拟数据相比，我们观察到相对于亮度和基于计数速率的比例关系的散射减少。 我们还对其他即将到来的Erosita All-Sky调查观察的申请发表评论。使用这种方法，我们能够在第一次提供来自Spectrum-Roentgen-Gamma / Erosita观察的观察到的EFEDS群集样品的神经网络质量估计，并且我们发现具有弱慢量校准质量的一致性。在此测量中，我们没有使用弱效率信息，并且仅使用了以前的群集质量信息，该信息用于校准模拟中的群集特性。与模拟数据相比，我们观察到相对于亮度和基于计数速率的比例关系的散射减少。我们还对其他即将到来的Erosita All-Sky调查观察的申请发表评论。
白俄罗斯的身份，2024年：一项定量研究
非常不同。此外，段之间的边界是任意的：如果一个人是空间的点，那么边界传递之间的两个点比彼此更相似，而不是其段的“理想”代表。使用Ward的方法与平方欧几里得DI立场进行了层次群集分析，将片段确定为差异。群集分析是在用于识别上述NA具有身份成分的相同26个变量上的。俄罗斯段不是从分层群集分析中得出的，而是在以后的阶段确定的。它包括新兴的代表和自动认为自己的俄罗斯人而不是白俄罗斯人的无动物。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits